1
TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ TP. HCM
KHOA KINH TẾ VÀ QUẢN LÝ CÔNG
ĐỀ CƯƠNG MÔN HỌC
I. Thông tin chung về môn học
1. Tên môn học: DỰ BÁO TRONG KINH DOANH VÀ KINH TẾ
2. Mã môn học: ECON2327
3. Khoa phục trách: Khoa Kinh Tế và Quản Lý Công
4. Kiến thức / Kỹ năng:
x☐ Kiến thức chuyên ngành ☐ Kiến thức cơ bản
5. Số tín chỉ
Tổng Lý thuyết Thực hành Tự học
3 2 1 90 tiết
II. Mô tả môn học
1. Điều kiện tiên quyết
Điều kiện tiên quyết: Xác Suất và Thống Kê, Kinh Tế Lượng 1
Môn học trước: Kinh Tế Vi Mô 1, Kinh Tế Vĩ Mô 1
Môn học cùng: Kinh Tế Lượng 2
2. Kết quả của khoá học
Sau khi kết thúc khoá học, người học có thể:
Mục tiêu
khoá học Kết quả đầu ra
CO1 CLO1
Hiểu được những khái niệm cơ bản chuỗi dừng (stationarity) và
không dừng (nonstationarity), hiểu được khái niệm kiểm định
nghiệm đơn vị (unit root test).
CLO2 Hiểu được khái niệm giản đồ tự tương quan (autocorrelogram)
CO2
CLO3
Biết được các mô hình giản đơn dùng để dự báo như mô hình san
mũ Holt, san mũ Holt-Winters, và mô hình ARIMA
(Autoregressive Integrated Moving Average)
CLO4
Biết được các mô hình dự báo nâng cao bao gồm các mô hình
ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity), ARCH-
M (ARCH in the Mean), GARCH (Generalized ARCH),
GARCH-M, và TGARCH (Threshold GARCH)
CO3
CLO5 Sử dụng thành thạo các phần mềm hỗ trợ việc xử lý số liệu
(EVIEW, STATA)
CLO6 Thực hiện các kỹ thuật phân tích thống kê mô tả với các loại dữ
liệu khác nhau.
CO4 CLO7 Nhìn nhận một cách nghiêm túc trong việc áp dụng những kiến
2
Mục tiêu
khoá học Kết quả đầu ra
thức này vào dự báo, đồng thời tin tưởng vào ý nghĩa của việc áp
dụng môn học trong nghiên cứu khoa học.
3. Đánh giá
Thực hiện theo Quy chế học vụ theo học chế tín chỉ ban hành kèm quyết định số 561/QĐ-
ĐHM ngày 08/8/2013 của Hiệu trưởng Trường Đại học Mở Tp.HCM.
Thành phần Cách đánh giá Thời gian Kết quả học tập Tỉ lệ %
Giữa kỳ Trắc nghiệm và
tự luận
Buổi thứ 8 của khoá học CLO 1, 2, 3, 5
30%
Cuối kỳ Tự luận Lịch do nhà trường tổ
chức
CLO 1, 2, 3, 4, 5,
6, 7 70%
Điểm tổng kết 100%
4. Kế hoạch giảng dạy
7.1 Kế hoạch giảng dạy (14 buổi: 10 buổi trên lớp+ 4 buổi LMS)
Thực hiện theo Quy chế học vụ theo học chế tín chỉ ban hành kèm quyết định số 561/QĐ-ĐHM
ngày 08/8/2013 của Hiệu trưởng Trường Đại học Mở Tp.HCM.
Buổi
học Nội dung CĐR môn học
Hoạt động dạy và học
Bài
đánh
giá
Tài
liệu
chính
và tài
liệu
tham
khảo
Học tại nhà Học trên lớp Thực hành
trên lớp
Thực hành trên
LMS
Công
việc
Số
tiết
Công
việc
Số
tiết
Công
việc
Số
tiết
Công
việc Số tiết
1
Chương 1:
Tổng quan về
phân tích dự
báo
1.Vai trò của dự
báo trong quá
trình ra quyết
định
2.Phân loại các
phương pháp dự
báo
3.Phương pháp
luận của dự báo
(định lượng)
4.Tổng quan về
các mô hình dự
báo chuỗi thời
gian
5.Quy trình thực
hiện dự báo
6.Các tiêu chí
đánh giá mức độ
chính xác của
dự báo
CLO1, 2, 7
Sinh
viên
đọc
trước
nội
dung
bài học
6
Giảng
viên
thuyết
trình
3
Bài
thực
hành
1.5
Bài tập
1
Nguyễn
Trọng
Hoài,
Phùng
Thanh
Bình,
Nguyễn
Khánh
Duy
(2014).
Chương
1
Làm bài
tập
chương
1
3
3
Buổi
học Nội dung CĐR môn học
Hoạt động dạy và học
Bài
đánh
giá
Tài
liệu
chính
và tài
liệu
tham
khảo
Học tại nhà Học trên lớp Thực hành
trên lớp
Thực hành trên
LMS
Công
việc
Số
tiết
Công
việc
Số
tiết
Công
việc
Số
tiết
Công
việc Số tiết
2
Chương 2: Xây
dựng cơ sở dữ
liệu và phân tích
dữ liệu
1. Các tiêu chí
để xác định
nguồn dữ liệu
đáng tin cậy
2. Các thành
phần cơ bản
trong chuỗi thời
gian
3. Khảo sát dữ
liệu bằng cách
xem xét giản đồ
tự tương quan
4. Bản chất của
một chuỗi dữ
liệu có tính
dừng hoặc
không dừng -
Phân biệt chuỗi
dừng xu thế và
chuỗi dừng sai
phân
CLO1, 2, 3, 4, 5,
6, 7
Sinh
viên
đọc
trước
nội
dung
bài học
6
Giảng
viên
thuyết
trình
3
Bài
thực
hành
1.5
Bài tập
2
Nguyễn
Trọng
Hoài,
Phùng
Thanh
Bình,
Nguyễn
Khánh
Duy
(2014).
Chương
2 và 3
3
3
Chương 2: Xây
dựng cơ sở dữ
liệu và phân tích
dữ liệu (tt)
5. Khái niệm
bước ngẫu nhiên
6. Giản đồ tự
tương quan và
nhận dạng chuỗi
dừng hay không
dừng (giải thích
hệ số tự hồi
quy)
7. Các kiểm
định nghiệm
đơn vị (ADF,
PP, KPSS)
8. Các tiêu chí
lựa chọn mô
hình dự báo
thích hợp
9. Hướng dẫn sử
dụng phần mềm
Eviews và Stata
CLO1, 2, 3, 4, 5,
6, 7
Làm bài
tập
chương
2
9
Giảng
viên
thuyết
trình
3
Bài
thực
hành
1.5
Bài tập
2
Nguyễn
Trọng
Hoài,
Phùng
Thanh
Bình,
Nguyễn
Khánh
Duy
(2014).
Chương
2 và 3
4
Buổi
học Nội dung CĐR môn học
Hoạt động dạy và học
Bài
đánh
giá
Tài
liệu
chính
và tài
liệu
tham
khảo
Học tại nhà Học trên lớp Thực hành
trên lớp
Thực hành trên
LMS
Công
việc
Số
tiết
Công
việc
Số
tiết
Công
việc
Số
tiết
Công
việc Số tiết
4
Chương 3: Các
mô hình dự báo
giản đơn
1. Mô hình dự
báo trung bình
giản đơn
2. Mô hình dự
báo trung bình
di động
3. Mô hình dự
báo san mũ giản
đơn
4. Mô hình dự
báo san mũ
Holt, mô hình
dự báo san mũ
Winter
5. Mô hình dự
báo phân tích
thành phần của
một chuỗi thời
gian
6. Thực hiện dự
báo bằng các
mô hình dự báo
giản đơn trên
Crystal Ball và
ForecastX
7. Ứng dụng dự
báo doanh số và
giá cả
CLO1, 2, 3, 4, 5,
6, 7
Sinh
viên
đọc
trước
nội
dung
bài học
6
Giảng
viên
thuyết
trình
3
Bài
thực
hành
1.5
Bài tập
3
Nguyễn
Trọng
Hoài,
Phùng
Thanh
Bình,
Nguyễn
Khánh
Duy
(2014).
Chương
4, 5 và
6
Làm bài
tập
chương
3
3
5
Thực hành
phân tích số
liệu
CLO1, 2, 3, 4, 5,
6, 7
Trao đổi
online
trên hệ
thống
LMS về
chủ đề
được
giao
3
6
Chương 4: Dự
báo bằng phân
tích hồi quy
1. Ý nghĩa của
phân tích hồi
quy
2. Phương pháp
hồi quy bình
phương bé nhất
thông thường
(OLS)
3. Đặc điểm của
các ước lượng
OLS
4. Giải thích ý
CLO1, 2, 3, 4, 5,
6, 7
Sinh
viên
đọc
trước
nội
dung
bài học
6
Giảng
viên
thuyết
trình
3
Bài
thực
hành
chương
4
1.5
Bài tập
4
Nguyễn
Trọng
Hoài,
Phùng
Thanh
Bình,
Nguyễn
Khánh
Duy
(2014).
Chương
7
Làm bài
tập
chương
4
3
5
Buổi
học Nội dung CĐR môn học
Hoạt động dạy và học
Bài
đánh
giá
Tài
liệu
chính
và tài
liệu
tham
khảo
Học tại nhà Học trên lớp Thực hành
trên lớp
Thực hành trên
LMS
Công
việc
Số
tiết
Công
việc
Số
tiết
Công
việc
Số
tiết
Công
việc Số tiết
nghĩa của hệ số
hồi quy riêng
5. Các kiểm
định giả thiết
quan trọng
6. Giải thích ý
nghĩa kinh tế
của hệ số hồi
quy ứng với
từng dạng hàm
cụ thể
7
Chương 4: Dự
báo bằng phân
tích hồi quy (tt)
7. Chọn biến
giải thích (sót
biến, thừa biến)
8. Nhận biết và
khắc phục một
số vấn đề
thường gặp
trong phân tích
hồi quy (đa
cộng tuyến,
phương sai thay
đổi, tương quan
chuỗi)
9. Mô hình
ARDL và mối
quan hệ với mô
hình hiệu chỉnh
sai số (ECM)
10. Kiểm định
Sobel (phân tích
ảnh hưởng gián
tiếp)
11. Một số ứng
dụng của phân
tích hồi quy
trong dự báo
12. Thực hiện
hồi quy và các
kiểm định trên
Stata (hướng
dẫn cách tạo
DO-file)
CLO1, 2, 3, 4, 5,
6, 7
Sinh
viên
đọc
trước
nội
dung
bài học
6
Giảng
viên
thuyết
trình
3
Bài
thực
hành
chương
4
1.5
Bài tập
4
Nguyễn
Trọng
Hoài,
Phùng
Thanh
Bình,
Nguyễn
Khánh
Duy
(2014).
Chương
7
8
Chương 5: Các
mô hình dự báo
ARIMA
1. Giới thiệu mô
hình ARIMA
2. Quy trình
thực hiện dự báo
CLO1,2,3,4,5,6,7
Sinh
viên
đọc
trước
nội
dung
bài học
6
Giảng
viên
thuyết
trình
3
Bài
thực
hành
1.5
Bài tập
5
Nguyễn
Trọng
Hoài,
Phùng
Thanh
Bình,
Nguyễn
